这个例子对你来说可能也不是太奇怪——add和sub是标准的Python函数，它们都接受两个值并返回一个计算了的结果。在#1处你可以看到变量接受一个函数就像其它任何普通的变量。在#2处我们调用传入apply的函数——在Python里双括号是调用操作符，并且调用变量名包含的值。在#3处你可以看出在Python中将函数当做值进行传递并没有任何特殊语法——函数名就像任何其它变量一样只是变量标签。

你之前可能见过这种行为——Python将函数作为参数经常见于像通过为key参数提供一个函数来自定义sorted内建函数等操作中。但是，将函数作为返回值返回会怎样呢？请考虑：

这乍看起来有点奇怪。在#1处我返回了变量inner，它碰巧是一个函数标签。这里没有特殊语法——我们的函数返回了inner函数（调用outer()函数并不产生可见的执行）。还记得变量的生命周期吗？每当outer函数被调用时inner函数就会重新被定义一次，但是如果inner函数不被(outer)返回那么当超出outer的作用域后，inner将不复存在了。

在#2处我们可以获取到返回值，它是我们的inner函数，它被存储于一个新的变量foo。我们可以看到，如果我们计算foo，它真的包含inner函数，我们可以通过使用调用运算符（双括号，还记得吗？）来调用它。这看起来可能有点怪异，但是到目前为止没有什么难以理解，不是么？挺住，因为接下来的东西将会很怪异。

8、闭包（Closures）

让我们不从定义而是从另一个代码示例开始。如果我们将上一个例子稍加修改会怎样呢？

从上一个例子中我们看到inner是一个由outer返回的函数，存储于一个名为foo的变量，我们可以通过foo()调用它。但是它能运行吗？让我们先来考虑一下作用域规则。

一切都依照Python的作用域规则而运行——x是outer函数了一个local变量。当inner在#1处打印x时，Python在inner中寻找一个local变量，没有找到；然后它在外层作用域即outer函数中寻找并找到了它。

但是自此处从变量生命周期的角度来看又会如何呢？变量x是函数outer的local变量，这意味着只有当outer函数运行时它才存在。只有当outer返回后我们才能调用inner，因此依照我们关于Python如何运作的模型来看，在我们调用inner的时候x已经不复存在了，那么某个运行时错误可能会出现。

事实与我们的预想并不一致，返回的inner函数的确正常运行。Python支持一种称为闭包(function closures)的特性，这意味着定义于非全局作用域的inner函数在定义时记得它们的外层作用域长什么样。这可以通过查看inner函数的func_closure属性来查看，它包含了外层作用域里的变量。

请记住，每次当outer函数被调用时inner函数都被重新定义一次。目前x的值没有改变，因此我们得到的每个inner函数和其它的inner函数拥有相同的行为，但是如果我们将它做出一点改变呢？

从这个例子中你可以看到closures——函数记住他们的外层作用域的事实——可以用来构建本质上有一个硬编码参数的自定义函数。我们没有将数字1或者2传递给我们的inner函数但是构建了能"记住"其应该打印数字的自定义版本。

closures就是一个强有力的技术——你甚至想到在某些方面它有点类似于面向对象技术：outer是inner的构造函数，x扮演着一个类似私有成员变量的角色。它的作用有很多，如果你熟悉Python的sorted函数的key参数，你可能已经写过一个lambda函数通过第二项而不是第一项来排序一些列list。也许你现在可以写一个itemgetter函数，它接收一个用于检索的索引并返回一个函数，这个函数适合传递给key参数。

但是让我们不要用闭包做任何噩梦般的事情！相反，让我们重新从头开始来写一个decorator!

9、装饰器（Decorators）

一个decorator只是一个带有一个函数作为参数并返回一个替换函数的闭包。我们将从简单的开始一直到写出有用的decorators。